在 Tableau,我们致力于满足客户的需求。 有时,这意味着提供广大客户要求的功能,例如添加新的数据连接器以及时满足市场需求。 但有时,这意味冒很大的风险,实施由多个建议慢慢形成的变革性想法。 我们始终在寻找支持案例和客户请求背后的规律。 如果我们能找到一个,我们就有机会设计出简洁的解决方案,进而极大提高 Tableau 的功能。 详细级别表达式并非是某个单独请求的直接产物,而是通过积极投入的社区和长时间的交流探讨结合产生的结果。

在本系列的第一个第二个帖子中,您可以找到有关详细级别表达式的介绍。 这个帖子将继续介绍典型分析问题的示例,这些问题有一个共同的属性,即要求我们在可视化主焦点以外的不同级别聚合数据,例如:

  1. 每个销售人员达成的最大额交易是多少,每个国家/地区这些交易的平均值是多少?
  2. 各市场内每天争取到客户的累计数量是多少?
  3. 相对于最近刷新数据的那天,本年迄今为止的利润相比去年利润的差异如何?

这些问题中的每一个都有明确的焦点,但它们也会参考另一个背景环境。 *绿色部分是聚合,用来对聚合分组的维度是蓝色部分,就像是在 Tableau 的 UI。

参考不同详细级别的方法有好几种。 第一个示例是参考更低的详细级别,第二个示例是查看当前详细级别以外的其他详细级别,第三个示例是查看更高的详细级别。

最大值的平均值
销售人员达成的最大额交易是多少,每个国家/地区这些交易的平均值是多少? 下面的视图中,蓝色显示国家/地区的平均大额交易数额较高,橙色显示的国家/地区较低。 我们可使用这种信息来指导下钻分析,从而找到被聚合数据中的例外情况。

为了归纳这个示例,您可将类似技术应用到任何需要聚合的聚合的情景,如查找总和的平均值、不重复计数的总和、总和的总和等等

争取客户
各个市场迄今为止争取到多少位客户? 这将有助于了解在产生新业务方面,市场营销和销售的效果如何。 线越陡,则新客户争取率越高。 如果线逐渐变平,则必须采取一些措施来增加潜在客户流。

这是一个简单的问题,但如果没有详细级别表达式,则解决方案可能会非常复杂,因为客户可能会在多个日期购买物品。 为了解答这个问题,我们必须找出各个客户的首次购买日期,然后排除所有重复购买。

相对时期筛选
在运营报告中,极常用来分析绩效的指标就是今年相比去年的本年迄今和本月迄今对比情况。 通过筛选相对于今天,我们能够轻松得出分析,但如果数据每周都刷新一次,这时该怎么办? 假设您最近一次刷新是在 3 月 1 日,但当前日期是 3 月 7 日。 本月迄今比较将显示去年 3 月 1-7 日相比今年 3 月 1 日。 这会导致出现严重警报,但这种情况下不该出现警报!

利用详细级别表达式,只需一对简单的花括号即可解决这个问题!

我们希望这个博客系列能带来启发,帮助您找到更简单的方法来处理自己的使用案例,并激励您探索和通过可视化的方法分析数据。

下一周,在第四篇也就是最后一篇帖子中,我们将正式推出最棒的 15 种详细级别表达式!

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